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在英语学术写作过程中，词语搭配的选择往往是影响语言地道性的重要因素。本文介绍在线语料库工具的几个重要功能：搭配词检索、近义词检索和近义词搭配检索、模糊检索，以及文本修改。介绍在线语料库工具的目的在于增强学习者的学术语言意识，并为提高学生学术写作语言表达的地道性提供辅助工具

《广东外语外贸大学学报》：浅析非英语专业大学生英语写作的若干问题——基于 CLEC 语料库及问卷调查的研究（新罕布什尔大学：张西芳）

本书是用现代语言学方法编写的上海市区的方言志。学者们多年大量的调、记录,使这部书可靠、翔实,举凡上海市区方言的语音、词汇、语法、语料,搜集均较完备。重点是词汇部分,列举上海市区方独特的词和熟语八余条,分类安排,查检方便。此书不但可给语言文字工作者提供丰富的研究资料,也是上海人和关心上海的人的有益的工具书,对地方文学、戏曲的创作者和爱好者来说,也很有参考价值

第一节 调查的前期准备 一、基本知识 二、调查对象的选取 第二节 调查表的设计 一、《方言调查字表》 二、连读变调表的设计 三、词汇调查表的设计 四、语法调查表的设计 五、长篇语料的调查资料 六、其他调查表的设计 第三节 调查法和调查程序 一、调查法 二、调查的程序 三、要注意的问题 第四节 调查报告的写作

 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性